本記事では、生成AIの商用利用に関心のある方向けに、生成AIの商用利用の可否や著作権等の注意事項、利用のポイントまでわかりやすくご紹介します。

こんな方におススメ

• 生成AIの商用利用を検討している
• 生成AIが著作権を侵害したとされる具体的な事例を知りたい
• 著作権侵害をしない形で生成AIを活用したい

本記事を読めば、生成AIの商用利用において著作権侵害を防ぐための知見を、一気に理解することができますのでぜひ最後までご一読ください。

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そもそも生成AIとは

生成AIとは、「ジェネレーティブAI(Generative AI)」とも呼ばれ、文章・画像・音声など新たなコンテンツを生成するAIのことを指します。

近年の急速な技術進歩により、簡単な利用方法で、人間が作成したものと同等、あるいはそれ以上の質のコンテンツを自動で生成できるようになったことから、既存のビジネスや業務のあり方を変えていく存在として、大きな注目を集めています。

既に人間の作業をサポートするツールとしての活用が進んでおり、例えば、テキスト生成AIで長文のレポートを要約する、画像生成AIで広告用の独自の画像を作成する等の活用が可能です。

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生成AIは商用利用可能？

結論からお伝えすると、生成AIは商用利用可能です。ただし、利用に当たっては各生成AIサービスの利用規約などを確認し、定められたルールを遵守する必要があります。

例えば、代表的な生成AIであるChatGPTの利用規約には、以下のような商用利用に関する記載があります。

• ユーザーが規約を遵守する条件下で、OpenAIから作成したコンテンツの全権利が譲渡される
• 規約遵守時、ユーザーは販売や出版を含むあらゆる目的でコンテンツを使用可能

そのため、ChatGPTを使用して作成した文章をマーケティングのためのキャッチコピーに使用したり、有料コンテンツとして販売したりすることができます。

一方で、他社の著作権を侵害するような利用方法での商用利用は禁じられており、著作権を遵守した形での利用が求められます。

※参照：OpenAI 「GPT-4」

生成AI活用における著作権侵害の２つのパターン

生成AI活用における著作権侵害のパターンとして以下の2つが挙げられます。

• ①生成AIの開発・学習の段階での他社の著作物の利用
• ②生成AIで他社の著作物を模倣したコンテンツの公開・販売

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

①生成AIの開発・学習の段階での他社の著作物の利用

著作権侵害の1つ目のパターンは、生成AIの開発・学習の段階での他社の著作物の利用です。

内閣府によると、一般的にAI開発のような情報解析等において、著作物に表現された思想又は感情の享受を目的としない利用においては 、原則として著作権者の許諾なく利用することが可能とされています。

一方で、情報解析用に販売されているデータベースの著作物を、AI学習目的で複製する場合など、必要と認められる限度を超える場合や著作権者の利益を不当に害することとなる場合は、著作権社の許諾が必要となります。

②生成AIで他社の著作物を模倣したコンテンツの公開・販売

著作権侵害の2つ目のパターンは、生成AIで他社の著作物を模倣したコンテンツの公開・販売です。

生成AIによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

生成AI活用による著作権侵害事例３選

生成AI活用による代表的な著作権侵害事例として以下の３事例が挙げられます。

• ①ニューヨークタイムズが自社の記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟
• ②米国の作家が著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟
• ③中国にて生成AIで作成した画像に関して、一審で著作権が認められる

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①ニューヨークタイムスが記事が学習されたとしてオープンAIを訴訟

ニューヨーク・タイムズがオープンAIとマイクロソフトに対し、「数十億ドル」の損害賠償責任を求める形で訴訟を提起しました。

同紙は、インターネット上の膨大なデータを分析して「学習」するチャットGPTが、許可なく同紙の記事を利用し、購読料収入及び広告収入の機会を奪っていると主張。この訴訟は、AIの利用と著作権の保護という点で新たな議論を呼び起こしています。

②米国の作家が著作物を学習されたとしてオープンAIを訴訟

「ゲーム・オブ・スローンズ」の作者ジョージ・R・R・マーティン氏などの作家たちは、対話型AI「チャットGPT」が自身の著作権を侵害しているとして、その開発元であるオープンAIに対して訴訟を起こしました。

この訴訟では、チャットGPTが作家たちの許可なく著作物のデータを使用していることが問題視されています。

一方、オープンAIも、作家の権利を尊重していると説明。「作家らもAI技術から利益を得るべきだ」との考えを表明しており、今後の動向に注目が集まっています。

③中国にて生成AIで作成した画像に関して、一審で著作権が認められる

中国初のAIによる生成画像に関する著作権訴訟で、北京インターネット裁判所は、人による独創性が示されていれば著作物と認定されるという判決を言い渡しました。

この事例では、李さんが作成しSNSに投稿したAI生成画像を、劉さんが無断で使用し、画像の著作権を侵害したという内容です。裁判所は、劉さんの行為が李さんの情報ネットワーク伝達権及び氏名表示権の侵害に当たると判断しました。

企業が生成AIを商用利用する際の７大リスク

企業が生成AIを活用する際の代表的なリスクとして以下の7つが挙げられます。

• ①機密情報の漏洩
• ②プロンプトインジェクション
• ③著作権・商標権などの権利侵害
• ④ディープフェイク
• ⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)
• ⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成
• ⑦生成AIの過信による業務ミス

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①機密情報の漏洩

各ユーザーが生成AIに入力したデータは、生成AIが学習し進化するために、基本的にはクラウド上で保管されます。

そのため、会社内部の機密情報や顧客の個人情報などを入力してしまうと、生成AIサービス提供者や他のユーザーに機密情報が流出してしまうリスクが存在します。

②プロンプトインジェクション

プロンプトインジェクションとは、悪意あるユーザーが、ChatGPTなどの対話型AIに、特殊な指示や質問を入力することで、本来公開すべきでない機密情報やデータを引き出すサイバー攻撃の一種です。

2023年2月には、米国の大学生がマイクロソフト社のBingに搭載される生成AI検索エンジンに対し、プロンプトインジェクションを行い、非公開の指示やBingチャットの開発用コードネームを引き出すことに成功したなど、実際に機密情報が流出する事例も存在します。

③著作権・商標権などの権利侵害

生成AIの既存の著作物を学習データ活用することは、原則として著作権者の許諾なく可能とされています。

一方で、生成AIによって生成されたコンテンツの公開や販売をする際には、基本的には通常の著作権侵害の検討が適用されます。

生成されたコンテンツに、既存のコンテンツとの類似性や依拠性が認められれば、著作権者は著作権侵害として損害賠償請求・差止請求が可能であるほか、刑事罰の対象となりえます。

④ディープフェイク

ディープフェイクとはディープラーニング技術を活用し、実際に存在しない、人物の動画や画像を生成する技術です。

この技術により、人間が見ても区別がつかないほど高精度なメディアが作成可能となり、そのリアルさから、詐欺やフェイクニュースの拡散などに悪用され、大きな問題となっています。

⑤間違ったアウトプットの生成(ハルシネーション)

生成AIの利用方法によっては、事実と異なる誤った情報/アウトプットを真実のように堂々と生成するハルシネーションという現象が起こります。　

例えば、高度な専門性を要する分野での回答や定量データの抽出や計算において、ハルシネーションが多く見られる傾向にあります。

⑥倫理的に不適切なアウトプットの生成

生成AIのアウトプットは学習データの内容に大きく左右されます。

そのため、学習データのボリュームが少なく、内容にバイアスがある場合、人種や性意識に関する差別や憎悪を助長する内容など、倫理的に不適切なアウトプットが生成されてしまうリスクが存在します。

⑦生成AIの過信による業務ミス

生成AIは非常に便利なツールであり、適切に利用することで業務生産性を大きく高めることが可能ですが、どのようなシチュエーションでも万能という訳ではありません。

生成AIは入力データに依存して機能するため、そのデータが不完全だったり偏りを持っていたりすると、生成される結果も誤りを含むことがあります。さらに、生成AIは人間の倫理感覚や判断能力を有していないので、提供する情報が常に正確であるわけではありません。

例えば、生成AIを利用して法的な契約書を作成した場合、誤った法的内容を含む文書が作成されることも考えられます。このような状況では、法的な問題に発展する可能性が高まり、その結果、深刻なトラブルに繋がるリスクがあります。

企業が生成AIのリスクに対して取るべき６つの対応策

企業が生成AIのリスクに対して取るべき代表的な対応策として以下の6つが挙げられます。

• ①最適な生成AI活用範囲の設定
• ②最適なAIツールの選定・導入
• ③リスクを最小化するデータマネジメント
• ④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定
• ⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上
• ⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①最適な生成AI活用範囲の設定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、明確に得意不得意が存在します。

そのため、生成AI活用の成果を最大化し、リスクを最小化するためには、活用に活用する範囲を適切に設定することが極めて重要です。

これにより、不適切な情報生成や不意の法的問題の防止につながります。

②最適なAIツールの選定・導入

各企業の状況や目的に最適なAIツールの選定と導入は、安全かつ効率的なAI活用に向けて非常に重要です。

利用するAIツールは、その機能、性能、セキュリティ対策が自社の要求を満たしているかを評価し、適切なものを選ぶ必要があります。

さらに、AIツールの導入時も、ユーザーが入力した内容を学習させない「オプトアウト」を選択する等の対処を取ることで、自社のリスクを最小化することができます。

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③リスクを最小化するデータマネジメント

生成AIは、入力されたデータに基づいて動作するため、データマネジメントの質がAIの出力品質に直結します。

データの正確性、偏りのなさ、機密性の保持は、リスクを最小化する上で極めて重要です。

適切なデータマネジメントの実施により、データの質を確保し、情報漏洩や不正確な情報生成のリスクを低減します。

④従業員向けの利用ルール・マニュアルの策定

生成AIの効果的な利用とリスクの最小化のためには、企業が従業員向けの明確な利用ルールやマニュアルを策定することが重要です。

具体的には、社内でのAIの使用目的、使用範囲、倫理ガイドライン、データ取り扱いのルール・マニュアルを策定する必要があります。

⑤従業員の生成AI活用リテラシーの向上

生成AIのポテンシャルを最大限に活用し、同時にリスクを管理するためには、従業員のAIに関する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境を構築することが求められます。

⑥最新動向を踏まえた生成AI活用方法の定期的な見直し

生成AIの技術・サービスは日々進化しており、新たな活用方法や利用プロセスが登場し、それに応じて新たなリスクが生じる可能性が高いです。

したがって、国内外の生成AIに関する最新の動向を常に把握し、企業の生成AI活用方法を定期的に見直し、更新することが必要となります。

企業が生成AIの商用利用を成功させるための５つのポイント

企業が生成AIの商用利用を成功させるために抑えるべきポイントは以下の５つです。

• ①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算
• ②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定
• ③アジャイルアプローチでの開発・導入
• ④システムとルールの両面からのリスク管理
• ⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①業務内容の棚卸しと活用インパクトの試算

生成AI活用の成否を分ける最大のポイントは、生成AIを活用する意義の大きな業務に対して活用することに尽きます。　

活用の方針や戦略がないまま活用を進めるのではなく、自社の業務内容・フローをしっかりと棚卸しした上で、どの程度業務効率やアウトプット向上に繋がるかを試算することが重要となります。

②投資対効果の高い課題/目的と活用方法の選定

生成AIは全ての業務に対して万能という訳ではなく、膨大なデータに基づいたコンテンツ制作は得意だが、複雑な問いに対して正確な答えを出すのは苦手といった、明確な得意不得意が存在します。

そのため、自社の業務の現状や生成AIの特徴を踏まえた上で、どのような課題/目的に対して、どのようなアプローチ/範囲/ツールで活用を進めるかを、検討・選定するステップがプロジェクトの投資対効果を左右する、極めて重要なプロセスとなります。

③アジャイルアプローチでの開発・導入

生成AIは、一度開発・導入して終わりという進め方ではなく、何度もモデル・学習データ・利用方法等を細かくカスタマイズしなおすことで、より理想とする活用を実現することができます。

具体的には、初期仮説に基づいた簡易的なプロトタイプを構築し実際に利用してみる、というサイクルを、1サイクル数週間の期間で何度も繰り返し、ブラッシュアップしていくという、アジャイル開発のアプローチを取ることが適しています。

④システムとルールの両面からのリスク管理

企業が生成AIの活用に踏み切れない最大の理由として、機密情報漏洩や著作権侵害などのリスクへの懸念が挙げられます。

確かに、社員に特段ルールを設けず、一般に公開されている生成AIを活用させた場合、様々な問題が発生する可能性は存在します。

一方で、入力するデータが学習されないようなシステム構築や使用範囲・機密情報の取扱等の運用ルールの策定により、リスクをマネジメントし最小化することが可能です。

⑤研修等での社員のAI活用リテラシーの向上

生成AIの特徴として、AIとの対話によってアウトプットを引き出すことが求められるため、使い手のリテラシーによって成果が大きく左右されることが挙げられます。

そのため、生成AIのポテンシャルを最大限に活用するためには、従業員のAIに対する理解とスキル、すなわちAIリテラシーを向上させることが不可欠です。

研修プログラムや実践的なトレーニングを通じて、従業員が生成AIの基本的な知識、適切な使用方法、関連するリスクを理解してもらい、効率的かつ責任ある方法で使用できる環境の構築が必要となります。

生成AIを商用利用する９つの方法

企業が生成AIを商用利用する方法として以下の9つが挙げられます。

• ①リサーチ・翻訳・要約・分析
• ②企画立案・フィードバック
• ③メール・企画書等の文書作成
• ④設計・デザイン案作成
• ⑤ソフトウェア開発・デバッグ
• ⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援
• ⑦文章/画像等のコンテンツ作成
• ⑧チャットボット等による顧客対応自動化
• ⑨サービス機能・顧客体験の進化

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①リサーチ・翻訳・要約・分析

生成AIを活用することで、webサイトでのリサーチやリサーチ結果の翻訳・要約、分析の大部分を自動化し、大幅に効率化することが可能です。

ChatGPTなどの生成AIサービスは、近年脅威的なスピードで進化を遂げており、最新のwebサイトからの情報の取得や、従来Excelで行っていたような定量分析も、チャット形式の操作で行うことができます。

そのため、リサーチ・分析業務における生成AI活用は、活用すると効率的というフェーズから、活用しないと非効率というフェーズに移行し始めています。

②企画立案・フィードバック

生成AIを活用することで、多様なバリエーションの企画案の幅出しの自動化や、壁打ち相手として自分の企画に対するフィードバックを受けることが可能です。

生成AIの強みは、思考体力が無限にあることであり、人間では不可能な、15分で300通りの企画案を立案するといった活用が可能で、特に幅出しのプロセスで強みを発揮します。

今後多くの業界での企画立案業務が、幅出しはAI、評価・ブラッシュアップは人間という役割分担にシフトしていくと考えられます。

③メール・企画書等の文書作成

メール・企画書などの文章作成は、生成AIが最も得意とするユースケースの１つです。

活用の際は、背景や目的、出力項目などをしっかりと指示することで、スピードはもちろん、人間以上のクオリティの文章を作成することが可能になります。

また、社内稟議用の文章など定型的な文書作成であれば、一度設定してしまえば、作成をほぼ完全に自動化することができます。

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④設計・デザイン案作成

生成AIによる、多様なデザイン案の生成と迅速なプロトタイピングにより、製品開発の時間とコストが削減されます。

これにより、製品の設計・デザインのプロセスが効率化されるとともに、人間ではなかなか思いつかなかったクリエイティブな設計・デザインが可能となります。

⑤ソフトウェア開発・デバッグ

生成AIの活用により、一部のシステム設計とコーディングの自動化が実現され、開発工数とリソースの節約につながります。

これにより、非エンジニアが開発業務の一部を担当したり、エンジニアがより重要な業務にフォーカスすることが可能となります。

⑥チャットボット等による社内知見の検索・業務支援

独自のデータを学習させた生成AIを使ったチャットボットの導入等により、各社員に最適な社内の専門知識をリアルタイムで共有することが可能です。

この取り組みにより、従業員は必要な情報を即座に取得し、業務の質とスピードを向上させます。

⑦文書/画像等のコンテンツ作成

画像や動画生成AIを活用することで、コンテンツ作成を効率化しコストを削減できます。

特に、広告のA/Bテストや消費者へのパーソナライズなどを目的とし、多数のコンテンツが必要な場合、AIの高速かつ効率的な生成能力は、費用対効果の高い選択肢となります。

⑧チャットボット等による顧客対応自動化

生成AIを活用したチャットボット等の導入により、顧客からの問い合わせへの対応の一部が自動化され、24時間365日の迅速なサービス提供が可能になります。

これにより、顧客満足度が向上し、同時にオペレーター等の業務負担も大幅に軽減されます。

⑨サービス機能・顧客体験の進化

生成AIを活用することで、既存サービスの機能や顧客体験をよりユーザー中心のものに進化させることが可能です。

例えば、専属のコンシェルジュのように最適な商品を最適な文脈/文面で提案したり、顧客のサービス利用にあたってのデータ入力の手間を、候補の提案により省略するなどの活用が進んでいます。

この活用により、業務効率化という領域を超え、競合のサービス/事業に対する差別化を図り、競争優位性を構築することが可能です。

【ユースケース別】生成AIの商用利用事例１８選

ユースケース別の生成AIの代表的な商用利用の事例として以下の18事例が挙げられます。

• ①七十七銀行：商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用
• ②西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ
• ③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に
• ④サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画
• ⑤三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ
• ⑥SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ
• ⑦パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用
• ⑧大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案
• ⑨LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化
• ⑩みずほグループ：生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ
• ⑪パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用
• ⑫アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化
• ⑬伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用
• ⑭パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成
• ⑮ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検査・提案を実現
• ⑯ロレアル：AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案
• ⑰メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案
• ⑱ビズリーチ：生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP

それぞれについてわかりやすく紹介していきます。

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①七十七銀行：商品の販売状況の分析・可視化に生成AIを活用

七十七銀行は生成AIを活用して、商品販売状況をチャネル別に分析・可視化するプロジェクトを開始しました。

プログラミングコードの自動生成や表・グラフの可視化、分析結果のレビュー文書生成などが主な活用領域です。

すでに、PDFやHTMLなどの非構造化データをアップロードすると、AIが記載内容を認識・抽出し、大規模言語モデル（LLM）がこれらを構造化して指定したフォーマットに自動で転記するシステムを構築済みとのことです。

②西松建設：生成AIを活用し高精度な建設コストの予測へ

西松建設は、建設業界特有の大幅な物価変動に対応するため、建設コストの予測に生成AIを活用したツールを導入しています。

本ツールでは、建設コストへの影響要因となるニュースや統計を基に物価変動の精度高い予測を提供し、建設費用の見積もりにおけるリスクを軽減します。

この取り組みにより、価格上昇が見込まれる際には早期の発注を行うなど、購買戦略に大きな効果をもたらすことが期待されています。

③セブンイレブン：生成AIを活用し商品企画の期間を10分の1に

セブンイレブン・ジャパンは、商品企画の時間を大幅に削減するために生成AIの活用を始めました。

この取り組みにより、店舗の販売データやSNS上での消費者の反応を分析し、新商品に関する文章や画像を迅速に作成することが可能になります。

生成AIの導入により、商品企画にかかる時間が最大で90%削減され、市場のトレンドや顧客のニーズに迅速に応える、新たな商品を提供できる見込みとのことです。

④サントリー：生成AIからのアドバイスを活用しユニークなCMを企画

サントリー食品インターナショナルは、生成AIを企画に活用したwebCM、「GREEN　DA・KA・RA　やさしい麦茶」を公開しました。

キャストとして誰を起用するかや、実際にどのような企画のCMにするかも、生成AIからのアドバイスを参考に決定されているとのことです。

キャストがバレエダンサーとなり高速回転したり、周りでボウリングのピンが踊る中、ダブルピースで「やさしい麦茶」を飲んだりと予想外な展開で、人間には難しい奇想天外な内容が話題を呼んでいます。

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⑤三菱UFJ銀行：生成AIの導入で月22万時間の労働時間の削減へ

三菱UFJ銀行が生成AI「ChatGPT」の導入により、業務プロセスを革新し、月22万時間分の労働時間が削減可能との試算を発表しました。

生成AIの導入により、社内文書のドラフト作成や稟議書の作成が効率化され、顧客との対話やサービス提供の質の向上に時間を割くことができるようになります。

 さらに、ウェルスマネジメント業務においてもAIの活用が検討されており、顧客の詳細なニーズに基づいたパーソナライズされた提案が可能になると検討しているとのことです。

⑥SMBCグループ：独自の対話AI開発で従業員の生産性向上へ

三井住友フィナンシャルグループは、「SMBC-GPT」という、ChatGPT活用し開発した、AIアシスタントツールの実証実験を開始しました。

本ツールは、SMBCグループ専用環境上で動作し、文章の作成、要約、翻訳、ソースコード生成など多岐にわたる業務を支援し、従業員の生産性向上を図ります。

また、AIアシスタントツールの回答内容の正確性を従業員が判断し、外部AIの利用禁止などの規制も順次見直していく予定です。

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⑦パナソニック：電気シェーバーのモーター設計に生成AIを活用

パナソニック ホールディングスは、電動シェーバー「LAMDASH」シリーズに、AIがゼロベースで設計した新構造のモーターの採用を検討しています。

 この生成AIが設計したモーターは、熟練技術者による最適設計と比較して、出力が15%高いことが特徴です。

同社はAI設計の有効性を確認したとして、今後は電動工具や車載用のモーター、さらにシーリングファンなどにも適用する方針とのことです。

⑧大林組：生成AIがスケッチを基に建物の複数のデザイン案を提案

大林組は、初期段階の設計業務の効率化が可能な生成AIを活用したツールを開発しました。

このツールを用いると、建物の大まかな形状を描いたスケッチや、コンピュータで作成した3Dモデルを基にして、建物の外観デザインを複数の提案を受けることが可能です。

その結果、迅速なデザイン生成を可能にし、設計者が手作業で行っていた時間のかかるプロセスを省略。

これにより、設計者は、顧客の要望をすぐに形にし、顧客との意見のすり合わせをスムーズに行え、最終的なデザインへの合意を迅速に進めることができます。

⑨LINE：エンジニアが生成AIを活用し1日2時間の業務効率化

LINEヤフーは、生成AIを全面的にソフトウェア開発に導入し、エンジニアの作業時間を1日当たり約2時間削減しています。

具体的には、米マイクロソフトの子会社であるギットハブの「GitHub Copilot」を利用し、エンジニアが実装したい機能や動作に必要なコードを自動生成し、開発時間を短縮しています。

これにより、約7000人のエンジニアが新サービスの考案など高付加価値の業務に集中できるようになり、企業の競争力向上への寄与が期待されます。

⑩みずほグループ：生成AIを活用しシステム開発の品質向上へ

みずほフィナンシャルグループは、生成AIを活用したシステム開発と保守の実証実験を開始しました。

この取り組みにより、システム開発段階での設計書レビューを支援し、設計書の記載間違いや漏れを自動検出することで、開発品質の向上を目指しています。

特に、勘定系システム「MINORI」の一部商品に関するアプリケーションとインフラ基盤の設計手法が対象です。

米Microsoftの「Azure OpenAI Service」を利用し、富士通がカスタマイズした生成AIで、システム設計書の精度を高め、迅速な復旧力の向上を狙います。

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⑪パナソニックコネクト：AIアシスタントを導入し1日5000回の利用

パナソニック コネクトでは、社内データベースを連携させたAIアシスタントによる業務効率化のプロジェクトを進めています。

この取り組みにより、自社業務や現場の個別課題に対応した回答生成が可能となり、社外秘情報にも対応する自社特化AIの運用開始も予定しています。

導入後3カ月で、想定の5倍以上の約26万回の利用があり、日々約5000回もの質問がAIに投げかけられているとのことです。

⑫アサヒビール：生成AIを活用し従業員の社内情報検索を効率化

アサヒビールは、研究開発部門を中心に生成AIを活用した社内情報検索システムの開発に取り組んでいます。

このシステムは、ビール醸造技術や商品開発に関連する技術情報の要約と検索を効率化することを目的としています。

開発者は、このシステムにより、従業員が必要な情報に素早くアクセスできるようになり、研究開発のスピードと効率が向上することを期待しています。

⑬伊藤園：生成AIで作成したモデルをテレビCMに起用

伊藤園は、リニューアル発売した「お〜いお茶　カテキン緑茶」のテレビCMに、生成AIで作成したモデルを起用しました。

本事例は、AIモデルをテレビCMに起用したことや、AIモデルが本物の人間と見分けのつかないクオリティに仕上がっていることから、SNSでも大きな話題となりました。

また、同社は広告モデルだけでなく、お〜いお茶の新たな商品パッケージデザインの作成にも生成AIを活用しています。

⑭パルコ：広告の動画・ナレーション・音楽を全て生成AIで作成

パルコは、最先端の画像生成AIを駆使したファッション広告として、「HAPPY HOLIDAYSキャンペーン」広告を制作・公開しました。

この広告では、実際のモデル撮影は行わず人物から背景にいたるまで、プロンプトから構成され、グラフィック・ムービーの他、ナレーション・音楽も全て生成AIにて作成しています。

人間のモデルではなく生成AIが作成したモデルを起用することで、モード感のある新しいファッション広告を実現しています。

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⑮ウォルマート：生成AIを活用した高度な商品検査・提案を実現

ウォルマートは、生成AIを活用した商品検索・提案機能を同社のスマホアプリに導入することを発表しました。

従来の特定の単語での検索やタグ選択での検索とは異なり、顧客が店員に尋ねていたような抽象的な要望を文章で伝えると、生成AIが最適な商品を提案します。

例えば、「ユニコーンをテーマにした子供のためのパーティー準備」のように具体的なシナリオを書き込むだけで、複数の関連商品の提案が得られるようになりました。

これにより、顧客は必要な商品を一つ一つ検索する手間を省くことができ、大幅なユーザー体験向上が期待されています。

⑯ロレアル：AI美容アドバイザーが個人に合った美容法を提案

ロレアルは、「BeautyGenius」という、生成AIを活用した美容アドバイスアプリケーションを発表しました。

このアプリは、チャット形式での悩み相談や自身の肌画像による診断を通じて、一人ひとりに最適な美容法やおすすめ商品を提案します。

本サービスは、従来の商品検索がよりスムーズになるというメリットに加え、ニキビや抜け毛など、対面では相談しにくいことを気軽に相談できるというメリットも期待されています。

⑰メルカリ：AIアシスタントが売れやすい商品名や説明文を提案

メルカリは、生成AIを活用して出品者のサポートを強化する「メルカリAIアシスト」機能の提供を開始しました。

本機能では、出品済みの商品情報を分析し、売れ行きを良くするための商品名や説明文を自動生成して提案します。

本取り組みは、フリマアプリ内で商品が購入者の目に留まりやすくすることを目的としており、取引の活性化に寄与することが期待されます。

⑱ビズリーチ：生成AIを活用した職務経歴書の作成でスカウト率40%UP

ビズリーチは、転職活動をサポートするための新機能「職務経歴書の自動作成」を発表しました。

ユーザーは生成AIを活用し、職種やポジションなどの簡単な入力だけで、最短30秒でプロフェッショナルな職務経歴書を作成できるようになります。

この新機能は、転職希望者が自己のスキルや経験を効果的にアピールできるように設計されており、転職活動のハードルを大きく下げることを目指しています。

また、効果検証の結果、本機能を活用して職務経歴書を作成したユーザーは、スカウトの受信率が40%向上したという成果も上がっているとのことです。